资源列表
OpenGLgame
- OpenGL游戏编程书中源代码，是非常好的学习opengl的素材。-OpenGL Game Programming book source code of one to eight chapters, is a very good learning opengl material.
LucasKanadeTracker
- Lucas-Kanader-Tomasi Feature Tracker，基于B.D.Lucas和T.Kanade[1]于1981的早期工作，于1991年由C.Tomasi和T.Kanade[2]完整导出，并于1994年由J.Shi和C.Tomasi[3]在文章中清楚地阐述。J.Y.Bougue[4]于2000年给出了此算法的一种实现，并收录在Intel公司的计算机视觉函数库OpenCV中。本例是此算法基于OpenCv的代码实现-Lucas-Kanader-Tomasi Feature Trac
PCA_FaceREC
- 基于PCA算法的人脸识别程序；人脸数据库中要包含子库，每个子库中分别包含测试库和训练库-Based on PCA algorithm for face recognition program Face database contains sub-libraries, each sub-library contains test library and training library
Classify
- C均值算法，随机生成若干个点然后进行分类。-classify
Pattern-Recognition-code
- 模式识别种一些经典的案例分析以及相关的C++源程序代码-Pattern recognition some classic case studies, and C++ source code
OpenCV-2.2.0-win32-vs2010
- OpenCV-2.2.0-win32-vs2010的函式庫-OpenCV-2.2.0-win32-vs2010 libraries
Qt_OpengL_3D_Terrain
- 维地形显示和网格剖分，导入三维地形数据，显示地形并实现交互功能。 2.1 数据的准备； 地形数据的，通过petrel等地质建模软件，eclipse油藏模拟软件，导出地形的数据，然后通过软件读取地形数据。 -3D terrain display and grid subdivision, import the 3 d terrain data, according to the terrain and implement interactive function 2.1 data pr
水下图像去雾与增强
- 这篇论文提出了一种较好的水下图像增强的方法。首先使用经过端到端训练的卷积神经网络去测量输入图片，同时以自适应双边滤波器对传输图片进行处理。接着提出一种基于白平衡的策略来消除图片的颜色偏差，用拉普拉斯金字塔融合获得无雾和色彩校正图像的融合结果。 最后，输出图像被转换为混合小波和方向滤波器组（HWD）域，用于去噪和边缘增强。 实验结果表明，该方法可以消除颜色失真，提高水下图像的清晰度。(This paper proposes a better underwater image enhancement
camera
- 用opencv写的摄像头畸变校正程序，mfc版（vc6.0），程序注释详细，参数都已调好，内附详细说明使用文档-Camera distortion correction program written with opencv, mfc (vc6.0), the program comment in detail, the parameters have been fine, enclosing a detailed descr iption of use document
imagemfc2
- 可以做一些简单的图像处理，如锐化，滤镜等。还可以通过画笔在图像上进行改变。使用了opencv库-Can do some simple image processing, such as sharpening, filters and so on. You can also change the brush on the image. Using the opencv library
jTessBoxEditor-1.6
- 这款开源的平台，可以进行数字，英文的识别，汉语的识别需要加入汉语模块到library库中，汉字的识别率和图像的清晰度有关。(tesseract-ocr-setup-3.02.02.zip)
lib
- 采用PCNN和ICM进行图像特征提取并去噪时所采用图像数据库-Using PCNN and ICM for image feature extraction and denoising the image database